Для того чтобы быть крутым программистом нужно много программировать.
Но еще и важно пополнять свои знания через чтение интересного и нового. Получать информацию можно из многих источников, раньше для меня это были блоги и RSS канал. Но с течением времени, я пришел к выводу, что почти что всю самое интересное я получаю из 3 мест: twitter, github, stackoverflow.
Все эти сайты имеют одну общую фичу, контент который кажется вам интресным, легко отметить как понравившийся. Если я вижу ссылку на интересный блог пост в твиттере, новый фреймворк на гитхаб или вопрос на стековерфлоу, я обязательно ставлю «лайк». Тем самым, я показываю свою благодарность автору контента. Но можно ли получить от «лайков» что-то большее?
Опытный программист, всегда знает — «это уже было решено до меня». Поэтому, при работе над прикладной задачей, ты понимаешь, что уже где-то это читал. Но тут может быть сложность — вспомнить, где конкретно, ты видел очень сложно (был ли это блог пост, готовое решение на гитхаб или полезный ответ на стековерфоу). Поисковая система может помочь, но не всегда — ключевая фраза может быть недостаточно конкретной, чтобы найти именно тот источник, который нужен.
Я бы хотел поделиться продуктом, который мы разрабатываем и который призван решить данную проблему — Likeastore.
Likeastore, позволяет подключить социальные сети в один аккаунт. После этого он соберет все ваши «лайки», проиндексирует и даст возможность поиска по ним. Процесс первичного сбора «лайков» очень быстрый, поэтому первые результаты на дешборде появятся сразу после подключения сети, на индексирование как правило уходит какое-то время.
Приведу простой пример использования: я начинаю разработку нового SPA (single page application) приложения. При этом, важно решить проблему SEO (search engine optimization). Я вспоминаю, что видел очень много подходов к этой проблеме, зависяших от платформы, фронт енд фреймворка и т.д. Но я точно знаю, что было решение, которое мне понравилось больше всего. Я пробую запрос в yandex — «seo spa server side render» и получаю результат в 89 тыс. страниц. Возможно там даже будет то, что я ищу — но мне нужно потратить много усилий, чтобы просмотреть все результаты поиска.
Я могу попробовать тотже критерий поиска в Likeastore, и мой ответ будет таким:
И тут я вижу, что штука, которая мне нужна — prerender, которую я когда-то «лайкнул» на гитхаб — profit!
Начните собирать все свои «лайки» сегодня и уже завтра они будут полезны.
Но еще и важно пополнять свои знания через чтение интересного и нового. Получать информацию можно из многих источников, раньше для меня это были блоги и RSS канал. Но с течением времени, я пришел к выводу, что почти что всю самое интересное я получаю из 3 мест: twitter, github, stackoverflow.
Все эти сайты имеют одну общую фичу, контент который кажется вам интресным, легко отметить как понравившийся. Если я вижу ссылку на интересный блог пост в твиттере, новый фреймворк на гитхаб или вопрос на стековерфлоу, я обязательно ставлю «лайк». Тем самым, я показываю свою благодарность автору контента. Но можно ли получить от «лайков» что-то большее?
Опытный программист, всегда знает — «это уже было решено до меня». Поэтому, при работе над прикладной задачей, ты понимаешь, что уже где-то это читал. Но тут может быть сложность — вспомнить, где конкретно, ты видел очень сложно (был ли это блог пост, готовое решение на гитхаб или полезный ответ на стековерфоу). Поисковая система может помочь, но не всегда — ключевая фраза может быть недостаточно конкретной, чтобы найти именно тот источник, который нужен.
Я бы хотел поделиться продуктом, который мы разрабатываем и который призван решить данную проблему — Likeastore.
Likeastore, позволяет подключить социальные сети в один аккаунт. После этого он соберет все ваши «лайки», проиндексирует и даст возможность поиска по ним. Процесс первичного сбора «лайков» очень быстрый, поэтому первые результаты на дешборде появятся сразу после подключения сети, на индексирование как правило уходит какое-то время.
Приведу простой пример использования: я начинаю разработку нового SPA (single page application) приложения. При этом, важно решить проблему SEO (search engine optimization). Я вспоминаю, что видел очень много подходов к этой проблеме, зависяших от платформы, фронт енд фреймворка и т.д. Но я точно знаю, что было решение, которое мне понравилось больше всего. Я пробую запрос в yandex — «seo spa server side render» и получаю результат в 89 тыс. страниц. Возможно там даже будет то, что я ищу — но мне нужно потратить много усилий, чтобы просмотреть все результаты поиска.
Я могу попробовать тотже критерий поиска в Likeastore, и мой ответ будет таким:
И тут я вижу, что штука, которая мне нужна — prerender, которую я когда-то «лайкнул» на гитхаб — profit!
Начните собирать все свои «лайки» сегодня и уже завтра они будут полезны.